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《hadoop实战指南》
HDFS实验
设计前提与目标
体系结构
保证可靠性
常用操作
列出HDFS文件
列出某目录下某个文档中的文件
上传文件到HDFS
复制HDFS中文件至本地
删除HDFS中文件
查看HDFS中某文件
管理更新
基本统计信息
退出/进入安全模式
增加/删除结点
负载均衡
API
copy本地文件至ＨＤＦＳ
创建ＨＤＦＳ文件
ＨＤＦＳ文件重命名
删除ＨＤＦＳ文件
查看ＨＤＦＳ文件最后修改时间
查看某ＨＤＦＳ文件是否存在
查找某个文件在ＨＤＦＳ集群中位置
获取ＨＤＦＳ集群上所有节点名称
【Verilog模块例化全解析：从入门到精通】
本文详细解析了Verilog模块例化的核心概念与方法。主要内容包括： 模块定义与例化的基本概念，强调模块例化会生成独立硬件电路； 两种端口连接方式：位置映射（按顺序连接）和名称映射（按端口名连接），推荐使用名称映射提高可读性； 参数化例化方法，通过parameter实现可配置模块设计； 多层模块嵌套的实战应用，展示复杂设计的层次化实现。 文章通过2位加法器等代码示例，对比分析了不同例化方式的优缺点，为硬件设计中的模块复用提供了实用指导。重点推荐名称映射和参数化设计方法，以提高代码可维护性和设计灵活性。
HDFS配置Kerberos认证
HDFS配置Kerberos认证 2014.11.04 本文主要记录 CDH Hadoop 集群上配置 HDFS 集成 Kerberos 的过程，包括 Kerberos 的安装和 Hadoop 相关配置修改说明。 注意： 下面第一、二部分内容，摘抄自《Hadoop的kerberos的实践部署》，主要是为了对 Hadoop 的认证机制和 Kerberos 认证协议做个简单
嵌入式设备系统日志记录及调试技巧_嵌入式日志系统(1)，如何成为杰出的程序员
这里面我使用的芯片为哈弗体系，全局常量存储编译器默认分配在flash，需要注意如果使用片内flash时，注意存储调试等级的flash块不要与代码区重合，要不然修改调试等级擦除flash块同时PC指针指向当前块的代码区，会导致仪器死机；这个也是之前用的比较多的，以上代码是模仿linux 内核的写法，可以比较好的做到日志信息分层，编译时相加对应的编译开关即可。但有个弊端就是，切换debug等级时，需要重新编译且需更新固件，而嵌入式设备出现异常后更新固件往往复位后，故障有时很难复现，调试起来比较浪费时间。
HBase优化案例分析：Facebook Messages系统问题与解决方案
HDFS设计的初衷是为了存储大文件（例如日志文件），面向批处理、顺序I/O的。然而架设在HDFS之上的HBase设计的初衷却是为了解决海量数据的随机读写的请求。把这两种设计初衷截然相反的组件怎么揉在一起的呢？这种分层的结构设计主要是为了使架构更清晰，HBase层和HDFS层各司其职；但是却带来了潜在的性能下降。在很多业务场景中大家使用HBase抱怨最多的两个问题就是：Java GC相关的问题和随机...
焦距与视差的关系及其对深度估计的影响
焦距在立体视觉中的作用至关重要，它直接影响视差的大小，从而影响深度估计的精度。焦距越长，视差差异越大，物体的深度估计就越精确。这一关系使得焦距长的相机在一些需要高精度深度估计的应用场景中更加优越。了解焦距与视差的关系，对于优化相机配置和提升深度估计精度具有重要意义。在实践中，选择合适的焦距对于获得精确的深度信息至关重要，特别是在自动驾驶、虚拟现实、三维重建等领域，精确的深度估计能够提供更好的用户体验和技术支持。
JQ8900语音播报模块在RT-Thread系统下的驱动移植与测试详解
本文详细讲解了如何在RT-Thread嵌入式操作系统中，为JQ8900语音播报模块进行驱动移植与功能测试。内容涵盖从获取驱动代码、配置Kconfig工程、编译烧录到核心代码解析的完整流程，并提供了基于串口通信的上电测试与问题排查方法，帮助开发者快速掌握在RT-Thread系统下集成外部模块的核心技能。
Hadoop参数汇总
Hadoop参数汇总 @(hadoop)[配置] linux参数 以下参数最好优化一下： 文件描述符ulimit -n 用户最大进程 nproc （hbase需要 hbse book） 关闭swap分区 设置合理的预读取缓冲区 Linux的内核的IO调度器 JVM参数 JVM方面的优化项Hadoop Performance Tuning Guide Hadoop参数大全 适用
PX4飞控CAN总线通信深度配置：从menuconfig到驱动加载的完整指南
本文详细解析了PX4飞控中CAN总线通信的深度配置流程，从menuconfig选项设置到驱动加载的完整指南。涵盖硬件抽象层、驱动层和应用层的配置细节，提供实际验证方法和故障排查技巧，帮助开发者高效实现CAN通信，特别适用于无人机和机器人底盘运动控制等场景。
探寻从HDFS到Spark的高效数据通道：以小文件输入为案例
为了保证高效的数据移动，locality是大数据栈以及分布式应用程序所必须保证的性质，这一点在Spark中尤为明显。如果数据集大到不能保证完全放入内存，那就不能贸然使用cache()将数据固化到内存中。如果读取数据不能保证较好的locality性质的话，不论是对即席查询还是迭代计算都将面临输入瓶颈。而作为常用的分布式文件系统，HDFS承担着数据存储、一致性保证等关键问题。HDFS自开发之初就与Go...
西门子OMAC PackML V2022在S7-1200/S7-1500中的状态机设计与应用实践
本文详细解析了西门子OMAC PackML V2022在S7-1200/S7-1500中的状态机设计与应用实践。通过实际案例和代码示例，介绍了状态机的基础认知、硬件配置、逻辑开发、调试技巧以及与MES系统集成的高级应用，帮助工程师高效实现设备自动化控制。
【即插即用模块】Transformer篇 | MICCAI 2025 | ReLULA：Q/K双ReLU线性注意力，既轻又准！
本文介绍了一种基于线性注意力的多实例学习模块（Lin-MIL），适用于高分辨率视觉任务。该模块通过转置计算顺序和使用ReLU激活，将计算复杂度从O(n²d)降至O(nd²)，同时提升特征判别性。核心创新包括Q/K双ReLU激活、可学习温度系数和数值稳定归一化。实验表明，该模块在轻量化视觉任务中优于传统线性注意力和Mamba架构。代码实现了模块化矩阵乘法，支持即插即用替换ViT自注意力层。该模块特别适合计算病理学等需要处理大量图像补丁的任务。
How Hadoop Works? HDFS case study
How Hadoop Works? HDFS case study by Dane Dennis on April 16th, 2013 | Filed in: Enterprise Java Tags: Apache Hadoop, Apache Hadoop HDFS, JArchitect The Apache Hadoop software librar
GEE APP：基于Sentinel-1 SAR数据的洪水检测与制图系统：利用GEE平台实现洪涝区域提取、面积统计及矢量栅格化导出
本文介绍了一个基于Google Earth Engine平台的Sentinel-1 SAR洪水监测应用，通过自动化流程实现洪水淹没区域的精准检测与分析。系统采用Refined Lee滤波降噪和Otsu自适应阈值算法，结合SRTM地形数据消除干扰，可自动计算淹没面积并生成可视化结果。该工具提供用户友好的交互界面，支持多格式数据导出，适用于灾害应急响应、环境监测和城市规划等领域，具有云平台处理、算法鲁棒性强和操作简便等技术优势。
Hadoop study notes - how to reformat hadoop hdfs
[size=medium][color=red]1 stop all the hbase or hadoop deamon[/color][/size] $stop-all.sh [size=medium][color=red]2 check the physical file system location[/color][/size] Hdfs-site.xml dfs.n...
汉书HE8，好用的汇编代码编写工具
汉书HE8，好用的汇编代码编写工具早期编写汇编代码所用功能强大
ET2012新版免狗免安装绿色软件
ET2012新版免狗免安祖昂绿色软件。，新界面，新视觉，
sources study-part 2-hdfs client
data structure transfrom file to hdfs from client
TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source
TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source 全源码 delphi cbuilder
sources study-part 2-hdfs get file
as writing a file to hdfs,the client get a DistributedSystem to communicate with Namenode.and the DS will create a DFSClient to create DFSInputstream which is encasluted to FSDataInputStream. off ...
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
sources study-part 5-hdfs - advanced features - blocks allocation policy
TODO
study-notes（7 Hadoop）
这篇文章是将自己所学技术按模块划分总结而成的笔记，包含了 JavaSE、JavaWeb（SpringMVC、Spring、MyBatis、SpringBoot、SpringCloud 等）、Linux、Hadoop、MapReduce、Hive、Scala、Spark 等，希望通过这些笔记的总结，不仅能让自己对这些技术的掌握更加深刻，同时也希望能帮助一些其他热爱技术的人，这些笔记后续会继续更新，以...
Study 3.1 掌握RDD的创建
将数据集（hello, world, scala, spark, love, spark, happy）存储在三个节点上，节点一存储（hello, world），节点二存储（scala, spark, love），节点三存储（spark, happy），这样对三个节点的数据可以并行计算，并且三个节点的数据共同组成了一个RDD。在编程时，可以把RDD看作是一个数据操作的基本单位，而不必关心数据的分布式特性，Spark会自动将RDD的数据分发到集群的各个节点。不同的是，数据的来源路径不同。
Study 3.8 Spark RDD典型案例
使用Spark RDD的groupByKey()算子可以对(key, value)形式的RDD按照key进行分组，key相同的元素的value将聚合到一起，形成(key, value-list)，将value-list中的元素降序排列取前N个即可。执行命令：val rdd2 = rdd1.map(score => (score._1, score._2, (score._2 / 3.0).formatted("%.2f")))执行命令：val rdd1 = rdd.reduceByKey(_ + _)
study-notes（8 Flume）
这篇文章是将自己所学技术按模块划分总结而成的笔记，包含了 JavaSE、JavaWeb（SpringMVC、Spring、MyBatis、SpringBoot、SpringCloud 等）、Linux、Hadoop、MapReduce、Hive、Scala、Spark 等，希望通过这些笔记的总结，不仅能让自己对这些技术的掌握更加深刻，同时也希望能帮助一些其他热爱技术的人，这些笔记后续会继续更新，以...
case_study-Twitter
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Hadoop study notes - fsck tool
[color=red][size=medium]Hadoop provides an fsck utility for checking the health of files in HDFS.[/size][/color] % hadoop fsck / ................. Status: HEALTHY Total size: 2928057882 B ...
errors collection when study hadoop(1)
1. hadoop jar : Not a valid JAR at first ,I run the following code: bin/hadoop jar /test/wordcount.jar WordCount /test/input /test/output but errors come: Not a valid JAR when i use the loca
study-notes（10 Sqoop）
这篇文章是将自己所学技术按模块划分总结而成的笔记，包含了 JavaSE、JavaWeb（SpringMVC、Spring、MyBatis、SpringBoot、SpringCloud 等）、Linux、Hadoop、MapReduce、Hive、Scala、Spark 等，希望通过这些笔记的总结，不仅能让自己对这些技术的掌握更加深刻，同时也希望能帮助一些其他热爱技术的人，这些笔记后续会继续更新，以...
Study Maven
1.maven的好处 ①项目不需要copy jar包，项目不需要存放jar包，结果是项目极小 ②使用maven开发的工程，环境统一导入别的maven项目不会报错 ③方便项目升级2.maven的两大核心 ①依赖管理：对jar包的管理 ②项目构建：项目在编写完成后，对项目进行编译、测试、打包、部署都可以通过命令来实现3.安装配置（需要配置maven本地仓库路径)4.mav...
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